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门户克隆技术
Gateway克隆技术基于保守和定向的重组系统，该系统允许在不同的克隆向量之间传递DNA片段，从而保持阅读网格，而无需核苷酸或损失。使用这种技术，不再需要使用限制性核酸内切酶（消除使用限制酶固有的任何限制）和DNA连接酶[1]。与传统的克隆方法相比，这项技术更快，更高效且便宜。此技术使您可以获得极高的克隆效率（大于90％）[2]。该技术是蛋白质合成和功能分析的极好克隆方法[3]。通过两种反应，BP和LR反应，使用了Gateway克隆机制（在ATTP和ATTB，ATTL和ATTR之间）利用gateway的克隆机制。为了发生BP反应，我们首先在包括ATTB序列的引物对[1.3]（供体载体包括ATTP位置[1]）的帮助下放大了感兴趣的基因。包括ATTB位置的PCR产品与包括ATTP位置的供体矢量相结合，从而形成了输入克隆[1]。ATTB和ATTP位置之间的这种整合反应在于该反应的起源，这引起了含有attl两侧的感兴趣基因的入口克隆（由ATTB和ATTP的重组组成）[1]。LR反应是进入克隆ATTL位置与目标向量的ATTT位置之间的重组反应，导致表达克隆[3]。从BP反应获得的输入克隆包括ATTL位置，目标向量构建以包括ATTR [1]位置。LR反应旨在将感兴趣的基因转移到目标载体，因此输入克隆与适当的目标矢量和LR克隆酶混合。这些地方之间的重组产生了两个分子[2]，其中一个包含感兴趣的DNA段，另一个分子是一个副产品，其中包含CCDB基因，该基因与大肠杆菌DNA干扰了它的生长，以阻止其生长[3]。 CCDB。该基因对该技术非常重要，因为它可以防止大肠杆菌生长，从而允许进行负面选择。也就是说，在这两种反应中重组后，我们将拥有一种产品（将具有CCDB基因所在的感兴趣的基因）和副产品（将具有感兴趣基因所在的CCDB基因），因此，当选择的菌落将在其中包含一个具有利益的载体的菌落时，可以更轻松地（将其更容易）（可以选择一个是表达和表达的基因）使网关克隆技术成为高性能克隆技术的因素）。要获得包含CCDB基因的载体和传播向量，我们必须求助于e.coli db3.1 striber，该基因在Girase DNA中具有突变（gyra462），使其对该基因的致命作用具有抗性[3]。将感兴趣的基因或DNA片段克隆在输入克隆中后，我们可以将其转移到各种目的地向量，从表达蛋白到大肠杆菌细胞，酵母，昆虫，哺乳动物之间[4]。该方法的一些主要应用是这样的事实，即它允许输入向量向他人的亚克隆，基于攻城特异性重组，允许每个亚键反应以维持适当的阅读网格，速度和易于次数。
用于 3D 血管形状分割的多尺度知识转移视觉变换器
为了促进从体内磁共振成像 (MRI) 中进行稳健和精确的 3D 血管形状提取和量化，本文提出了一种新型的多尺度知识转移视觉变换器 (即 KT-ViT) 用于 3D 血管形状分割。首先，它以独特的方式在 U-net 架构中将卷积嵌入与变换器相结合，该架构同时以多尺度方式使用卷积层响应局部感受野和使用变换器编码器响应全局上下文。因此，它本质上丰富了局部血管特征，同时促进了全局连通性和连续性，从而实现更准确、可靠的血管形状分割。此外，为了能够使用相对低分辨率 (LR) 的图像来分割细尺度血管形状，设计了一种新颖的知识转移网络来探索数据的相互依赖性，并通过集成多级损失函数，将从高分辨率 (HR) 数据中获得的知识自动转移到多个级别的低分辨率处理网络，包括多尺度特征级和决策级。 HR 图像变换器网络所具有的精细血管形状数据分布建模能力可以转移到 LR 图像变换器，以增强其对精细血管形状分割的知识。在公共图像数据集上的大量实验结果表明，我们的方法优于所有其他最先进的深度学习方法。
RRS-PFR研究：建议摘要
fr频率响应。响应量度。通过频率响应义务（PER NERC BAL-003）FSETL沉降频率（网络中产生的发电损失）基于IBR逆变器的资源（包括风，太阳能或光伏，BESS，BESS）IFRO互连频率响应义务（由NERC BAL-003）通过频率事件（A.K.A UFR）（A.K.A UFR）提供（A.K.A UFR）（a.k.a ufr）eRC（a.k.a ufr）er cot er cot of cot er cot soreion recourcation（频率继电器。NP网络协议； ERCOT的一组可靠性要求PFR初级频率响应P REF Power参考 - 资源向网格传递的MW中的主动功率量。RRS响应储备服务SM同步机SMIB单机器无限总线。用于控制和改进的简单建模设置。SOC收费状态STP“南德克萨斯州项目” - 南德克萨斯核电站，在该项目的背景下，相当于2805MW UFL“频率负载脱落” - 由于网格干扰UFR，能源消费者将逃脱的点（A.K.A.lr）通过使用频率继电器提供的负载资源提供的ERCOT响应式储备服务（RRS）的一部分。v Ref Ref电压参考 - 电网操作员或工厂控制器设置的电压命令，以维持某个电压级别
基质金属蛋白酶9的表达和胶质母细胞瘤的生存预测，使用机器学习在数字病理图像上
这项研究旨在应用病原体来预测胶质母细胞瘤（GBM）中基质金属蛋白酶9（MMP9）的表达，并研究与病原体相关的潜在分子机制。在这里，我们包括了127名GBM患者，其中78例被随机分配给训练和测试队列以进行致病模型。使用Kaplan – Meier和Cox回归分析评估了MMP9的预后意义。吡啶组学用于提取H＆E染色的整个幻灯片图像的特征。使用最大相关性和最小冗余（MRMR）和递归特征消除（RFE）算法进行特征选择。使用支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）创建了预测模型。使用ROC分析，校准曲线评估和决策曲线分析评估了性能。MMP9表达升高。这是GBM的独立预后因素。为致病模型选择了六个功能。对于SVM模型，训练和测试子集的曲线和测试子集的面积分别为0.828和0.808，对于LR模型，SVM模型和0.778和0.754分别为0.778和0.754。C-指数和校准图具有有效的估计能力。使用SVM模型计算的病原体得分与总生存时间高度相关。这些发现表明MMP9在GBM的发展和预后中起着至关重要的作用。我们的病原学模型显示出高疗效，可预测GBM患者的MMP9表达水平和预后。
使用机器学习的多种疾病预测
摘要： - 机器学习是一种计算机技术，已经改变了医疗保健。它可以帮助医生更好，更快地预测疾病。在医疗保健中，使用机器学习算法决策树（DT），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM），可以帮助同时预测许多不同的疾病。这有助于医生尽早发现和治疗疾病，这使患者变得更好并为医疗保健节省了钱。本文介绍了我们如何使用从数据中学习的计算机程序来预测许多疾病。它讨论了为什么这是好的，我们可能会遇到什么问题以及我们可能下一步去的地方。我们总结了几种机器学习模型和信息来源，这些模型和信息源通常用于疾病预测中。我们还讨论了特征选择，模型评估的重要性，并结合了几种数据模式以改善疾病预测。我们总结了几种机器学习模型和信息来源，这些模型和信息源通常用于疾病预测中。我们还讨论了特征选择，模型评估的重要性，并结合了几种数据模式以改善疾病预测。研究表明，使用机器学习算法一次预测许多疾病确实可以帮助公共卫生。再次，我们使用机器学习模型来确定个人是否受到一些疾病的影响。该训练模型使用样本数据训练以预测疾病。关键字： - 疾病预测，疾病数据，机器学习，决策树（DT），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）。
反对- 1:23-CV-686 (LEK/PJE) 城市
1 在答辩中，原告还请求允许修改其诉状以弥补任何缺陷。Resp. 第 19-20 页。但是，根据地方规则 15.1(a)，“提出修改诉状的一方……必须在其动议文件中附上拟议修改诉状的签名副本。”此“拟议修改诉状必须是完整的诉状，它将取代寻求修改的诉状。”LR 15.1(a)。原告没有在其答辩中附上拟议修改诉状。因此，原告修改诉状的动议被无偏见地驳回。
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
标题：在澳大利亚人口经皮冠状动脉干预后预测30天死亡率的机器学习方法
该研究表明，RF模型在预测30天死亡率方面的表现优于其他ML模型，其准确性为98.4％，ROC为94.3％。利用Shapley添加说明方法，RF模型确定了心源性休克，射血分数，急性冠状动脉综合征，估计的GFR，心脏骤停，年龄，机械心室支持，复杂病变，病变，病变位置，BMI，性别，性别和糖尿病是与30-Day Adday Adday Mortatity Post Perpci相关的变量。相比之下，传统的LR模型的准确性为98.2％，ROC的精度为92.9％。
计划部 - 规划部
委员会； 4 Hasina Akter，Plograrlrrrrrg divi：; I.rn，ilrtrigirt，l，：Sh pll：nrl：nrl：ng comrnis：; iott; iott; iott; 5 Shimul Sen，Econorlics l-Lilision General助理高级助理，] 1。:: 1gli，'。1E：Rh l'l'lrrrnit.rg clonrt'1sission，6 S.M.Jamal Ahmed，Chiet高级助理Chiet，行业ARRD ENERGLY LJII'I.RI。RR。 i-lrrr。 ：lldr。 7 Sumi Mozumder，农业高级助理Chiel，$/111'1 PGS6RIRI41。 “：1n'1 l'l：'：ill i'r ,,。RR。i-lrrr。：lldr。 7 Sumi Mozumder，农业高级助理Chiel，$/111'1 PGS6RIRI41。“：1n'1 l'l：'：ill i'r ,,。
JRSEEK：人工智能符合病毒中的果冻roll折叠分类
jrseek：人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类，杰森·E·桑切斯（Jason E. Sanchez）1，温汉·朱2（Wenhan Guo 2），丘奇安格李3，林李3 *，chuan xiao 2 * 1计算科学系，德克萨斯大学El Paso，El Paso，El Paso，El Paso，TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学，德克萨斯州埃尔帕索 *通信：电子邮件：lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒；人工智能;机器学习；果冻卷；病毒结构摘要果冻卷（JR）折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中，在六个不同的大语模型（LLM）嵌入训练的逻辑回归（LR）模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95％的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒，非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治（IGLBS）蛋白的序列，这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质，高精度尤其显着。同样，模型的准确性与LLM嵌入无关，这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量，而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决，因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略，可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明，大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分，但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时，BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案，从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言，没有观察到这种概括性，激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后，BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例，JR预测由AlphaFold3证实。总的来说，这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。